1.从零创造大模型，成本高：对大部分公司而言，也很难负担从零开始训练一个大模型的成本。meta最近开源的 llama3.1 405B模型，24000张H100集群，训练54天。但在开源模型之上进行微调，使用一些量化（减少精度）微调方式，可以大大降低门槛，还可以得到不错的效果。2.降低每次请求的成本：一般而言，相同的性能表现，...
自然语言处理目前存在一个重要范式:一般领域数据的大规模预训练,对特定任务或领域的适应(finetune)。 但是随着预训练语言模型越来越大,这个范式存在以下问题: ● 当我们 finetune 大模型时,由于训练成本太高,不太可能重新训练所有模型参数 ● 以前的方法(论文发表于 2021 年)都或多或少有其它性能问题,如 adapter ...
如针对特定任务让模型编排API(论文:GPT4Tools: Teaching Large Language Model to Use Tools via Self-instruction)、模拟特定人的说话方式(character.ai 产品,目前估值10亿美元)、让模型支持特定语言,还有B站上各种 stable diffusion 炼丹教程,都用到了微调技术。 微调是利用已经训练好的模型(通常是大型的预训练...
To fine-tune a model, you are required to provide at least 10 examples. We typically see clear improvements from fine-tuning on 50 to 100 training examples with gpt-3.5-turbo but the right number varies greatly based on the exact use case. We recommend starting with 50 well-crafted demonst...
模型微调(finetune):就是先找到一个同类的别人训练好的模型,称为预训练模型(Pre-trained Model),基于Pre-trained Model换成自己的数据,通过训练调整一下部分参数。 这里提醒一下, 一般来说 模型微调后和pre-trained model结构几乎一致(如果增加了新的层,从pre-trained model复制来的层 结构几乎一致),更多的是参数...
Step7就相当于给你一个预训练模型(pre-trained model),Step8就是基于这个预训练模型去微调(fine-tune)。 可以看到,相对于从头开始训练,微调省去了大量计算资源和计算时间,提高了计算效率,甚至提高了准确率(因为在超大规模训练过程中,模型可能陷入局部次优空间中无法跳出,预训练相当于已经探好了最难的一部分路,后面...
● 当我们 finetune 大模型时,由于训练成本太高,不太可能重新训练所有模型参数 ● 以前的方法(论文发表于 2021 年)都或多或少有其它性能问题,如 adapter 增加了模型层数,引入了额外的推理延迟;prefix-tuning 比较难训练,效果不如直接 finetune。 基于上述背景,论文作者得益于前人的一些关于内在维度(intrinsic dimens...
Caffe finetune Alexnet 二、参数调整注意 首先修改名字,这样预训练模型赋值的时候这里就会因为名字不匹配从而重新训练,也就达成了我们适应新任务的目的; 调整学习速率,因为最后一层是重新学习,因此需要有更快的学习速率相比较其他层,因此我们将,weight和bias的学习速率加快10倍,目的是让非微调层学习更快; ...
Axolotl[1] 是一个旨在简化各种AI模型的微调过程的工具,支持多种配置和架构。 特点: •训练各种Huggingface模型,例如llama、pythia、falcon、mpt•支持fullfinetune、lora、qlora、relora和gptq•使用简单的yaml文件或CLI覆盖自定义配置•加载不同的数据集格式,使用自定义格式或者自带的分词数据集•集成了xformer...